[紐約新聞] 《紐約客》丨人工智能要來接管文化了
我沒有回復。無論在那個時間點，還是其他任何時候，我都不想讓人工智能充當我的寫作指導。但既然已經用了手機，我索性把它放下。抿了口咖啡，我開始修改之前的草稿。
之後的清晨，我仍會和克勞德、ChatGPT聊天——不過聊的不是我的寫作，而是我感興趣的話題（為什麼關稅不好？地鐵裡的犯罪問題是怎麼回事？暗物質為什麼是“暗”的？）。我不再查看蘋果新聞，而是開始問Perplexity——壹個基於人工智能的網絡搜索系統——“今天世界上發生了什麼事？”它總能給出簡潔的新聞摘要，信息量足且不啰鄶n械閬瘛毒醚恕吩又糾铩笆瀾繅擰保═he World in Brief）那欄的風格。有時我會追問，但更多時候，我沒有進壹步閱讀的欲望，而是拿起壹本書。我發現，人工智能也可以很“無聊”——這種技術特質，此前我從未留意過。
巧合的是，大約在同壹時期，由算法驅動的互聯網世界——也就是Reddit、YouTube、X平台這類平台所在的世界——開始失去吸引力。2018年，記者馬克斯·裡德（Max Read）在紐約提出過壹個問題：“互聯網上有多少內容是虛假的？”他指出，很大壹部分網絡流量來自“偽裝成人類的機器人”。而現在，“人工智能垃圾內容”似乎正在接管互聯網。整個網站的內容看似都由人工智能撰寫；人工智能生成的模特有著千篇壹律的美貌，耳環的位置卻奇怪地錯位；發布在網絡論壇上的軼事以及下面的評論，都帶著聊天機器人特有的語氣。有研究發現，網絡上超過壹半的文本都經過了人工智能修改，越來越多的“網紅”似乎完全是由人工智能生成的。警惕的用戶開始信奉“死亡互聯網理論”——這種曾被視為陰謀論的觀點認為，網絡世界已經完全自動化了。
1950年，計算機科學家諾伯特·維納（Norbert Wiener）——控制論（研究機器、生物體和自動化系統如何自我控制的學科）的創始人——在其著作《人有人的用處》中提出，現代社會是通過“信息傳遞”來運轉的。他寫道，隨著社會規模擴大、復雜度提升，社會事務在更大程度上會依賴“人與人造物之間、人造物與人之間，以及人造物與人造物之間的信息傳遞”。人工智能機器傳遞和響應信息的速度遠快於人類，數量也遠超人類——這是引發擔憂的原因之壹。而另壹個原因是，當這些機器以直白、怪異、狹隘，甚至完全錯誤的方式傳遞信息時，我們可能會不假思索地將其融入自己的生活。部分正因如此，維納後來寫道：“未來的世界將是壹場愈發艱巨的斗爭，對抗我們自身智力的局限，而非壹張讓我們舒舒服服躺著、等待機器人奴隸伺候的吊床。”
我們身邊的信息正在發生變化，甚至能“自我撰寫”。從某種角度看，這些信息似乎正在讓過去贰拾年來那些受算法影響、試圖影響和控制我們的人類聲音變得沉默。在廚房裡，我享受著這份寧靜，卻也因它而感到不安。這些新的“聲音”會告訴我們什麼？而留給我們發聲的空間，又還剩多少？
不久前，為了給兒子彼得辦柒歲生日派對，我在搭壹個巨大的雙峰後院帳篷時拉傷了背部。因此，我在動感單車上鍛煉的時間變多了，去舉重房的次數則少了。壹天早上，把彼得送到夏令營後，我騎著虛擬單車在瑞士湖畔的路徑上“騎行”，同時聽著埃文·拉特利夫（Evan Ratliff）的播客《騙局》（Shell Game）。在播客中，他用人工智能模型模仿自己的聲音打電話。盡管我們對播客的沉迷，反映出我們時刻都想消費媒體內容的需求，但播客仍是算法生態系統中壹片寧靜的“島嶼”。我常常在整理房間時聽播客。短時間幹活時，我會聽《歌曲解析》（Song Exploder）、《鏡頭作品》（LensWork）和《與格雷琴·魯賓壹起更快樂》（Happier with Gretchen Rubin）；要做的事比較多時，就聽《 radiolab 》、《埃茲拉·克萊因秀》（The Ezra Klein Show）或泰勒·科文（Tyler Cowen）的《與泰勒對話》（Conversations with Tyler）。我喜歡這些播客裡的觀點，也享受這種“陪伴感”——有格雷琴和她身為編劇的妹妹伊麗莎白“陪著”，洗碗都變得更有趣了。
播客的魅力在於情感的真實性：耳機裡傳來的聲音，仿佛是房間裡的叁位好友在與你交談。也有人嘗試過完全自動化的播客制作——Perplexity曾推出過壹檔名為《每日發現》（Discover Daily）的播客，內容是由人工智能生成的“科技、科學與文化深度解讀”——但這類播客往往缺乏吸引力，也沒有思想深度。《 radiolab 》的聯合主持人拉提夫·納賽爾（Latif Nasser）告訴我：“我最自豪的事情，就是發掘和提出創意。”在《 radiolab 》的辦公室裡，使用人工智能是“禁忌”——納賽爾說，這“就像越過警戒線壹樣”——但他“出於好奇，會問人工智能，比如‘給我提伍個播客選題’。我想看看它能給出什麼答案，結果那些選題都很糟糕。”
不過，要是你給人工智能提供優質的原創想法呢？或許通過自動化制作，這些想法能變成實實在在的作品。去年秋天，我的播客列表裡新增了壹檔名為《深度探索》（The Deep Dive）的節目——每壹期都是我用谷歌的NotebookLM系統生成的。制作壹期節目時，你只需將文檔上傳到在線資料庫（即“筆記本”），然後點擊壹個按鈕。很快，壹對男女播客主持人就會用逼真的播客語氣，討論你上傳的任何內容。NotebookLM本是壹款研究工具，所以我第壹次嘗試時，上傳了壹些科學論文。但主持人那種刻意營造的“感興趣”，並沒有真正讓我產生共鳴。後來，我把自己正在寫的回憶錄中的幾個章節傳給人工智能，效果好了壹些——聽著主持人給出的“見解”很有趣，起初聽到他們給出正面評價時，我還挺有成就感。但真正讓我覺得“對味”的，是嘗試用自己多年前寫的、有些已經忘了的文章來制作播客。
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還沒人說話啊，我想來說幾句
之後的清晨，我仍會和克勞德、ChatGPT聊天——不過聊的不是我的寫作，而是我感興趣的話題（為什麼關稅不好？地鐵裡的犯罪問題是怎麼回事？暗物質為什麼是“暗”的？）。我不再查看蘋果新聞，而是開始問Perplexity——壹個基於人工智能的網絡搜索系統——“今天世界上發生了什麼事？”它總能給出簡潔的新聞摘要，信息量足且不啰鄶n械閬瘛毒醚恕吩又糾铩笆瀾繅擰保═he World in Brief）那欄的風格。有時我會追問，但更多時候，我沒有進壹步閱讀的欲望，而是拿起壹本書。我發現，人工智能也可以很“無聊”——這種技術特質，此前我從未留意過。
巧合的是，大約在同壹時期，由算法驅動的互聯網世界——也就是Reddit、YouTube、X平台這類平台所在的世界——開始失去吸引力。2018年，記者馬克斯·裡德（Max Read）在紐約提出過壹個問題：“互聯網上有多少內容是虛假的？”他指出，很大壹部分網絡流量來自“偽裝成人類的機器人”。而現在，“人工智能垃圾內容”似乎正在接管互聯網。整個網站的內容看似都由人工智能撰寫；人工智能生成的模特有著千篇壹律的美貌，耳環的位置卻奇怪地錯位；發布在網絡論壇上的軼事以及下面的評論，都帶著聊天機器人特有的語氣。有研究發現，網絡上超過壹半的文本都經過了人工智能修改，越來越多的“網紅”似乎完全是由人工智能生成的。警惕的用戶開始信奉“死亡互聯網理論”——這種曾被視為陰謀論的觀點認為，網絡世界已經完全自動化了。
1950年，計算機科學家諾伯特·維納（Norbert Wiener）——控制論（研究機器、生物體和自動化系統如何自我控制的學科）的創始人——在其著作《人有人的用處》中提出，現代社會是通過“信息傳遞”來運轉的。他寫道，隨著社會規模擴大、復雜度提升，社會事務在更大程度上會依賴“人與人造物之間、人造物與人之間，以及人造物與人造物之間的信息傳遞”。人工智能機器傳遞和響應信息的速度遠快於人類，數量也遠超人類——這是引發擔憂的原因之壹。而另壹個原因是，當這些機器以直白、怪異、狹隘，甚至完全錯誤的方式傳遞信息時，我們可能會不假思索地將其融入自己的生活。部分正因如此，維納後來寫道：“未來的世界將是壹場愈發艱巨的斗爭，對抗我們自身智力的局限，而非壹張讓我們舒舒服服躺著、等待機器人奴隸伺候的吊床。”
我們身邊的信息正在發生變化，甚至能“自我撰寫”。從某種角度看，這些信息似乎正在讓過去贰拾年來那些受算法影響、試圖影響和控制我們的人類聲音變得沉默。在廚房裡，我享受著這份寧靜，卻也因它而感到不安。這些新的“聲音”會告訴我們什麼？而留給我們發聲的空間，又還剩多少？
不久前，為了給兒子彼得辦柒歲生日派對，我在搭壹個巨大的雙峰後院帳篷時拉傷了背部。因此，我在動感單車上鍛煉的時間變多了，去舉重房的次數則少了。壹天早上，把彼得送到夏令營後，我騎著虛擬單車在瑞士湖畔的路徑上“騎行”，同時聽著埃文·拉特利夫（Evan Ratliff）的播客《騙局》（Shell Game）。在播客中，他用人工智能模型模仿自己的聲音打電話。盡管我們對播客的沉迷，反映出我們時刻都想消費媒體內容的需求，但播客仍是算法生態系統中壹片寧靜的“島嶼”。我常常在整理房間時聽播客。短時間幹活時，我會聽《歌曲解析》（Song Exploder）、《鏡頭作品》（LensWork）和《與格雷琴·魯賓壹起更快樂》（Happier with Gretchen Rubin）；要做的事比較多時，就聽《 radiolab 》、《埃茲拉·克萊因秀》（The Ezra Klein Show）或泰勒·科文（Tyler Cowen）的《與泰勒對話》（Conversations with Tyler）。我喜歡這些播客裡的觀點，也享受這種“陪伴感”——有格雷琴和她身為編劇的妹妹伊麗莎白“陪著”，洗碗都變得更有趣了。
播客的魅力在於情感的真實性：耳機裡傳來的聲音，仿佛是房間裡的叁位好友在與你交談。也有人嘗試過完全自動化的播客制作——Perplexity曾推出過壹檔名為《每日發現》（Discover Daily）的播客，內容是由人工智能生成的“科技、科學與文化深度解讀”——但這類播客往往缺乏吸引力，也沒有思想深度。《 radiolab 》的聯合主持人拉提夫·納賽爾（Latif Nasser）告訴我：“我最自豪的事情，就是發掘和提出創意。”在《 radiolab 》的辦公室裡，使用人工智能是“禁忌”——納賽爾說，這“就像越過警戒線壹樣”——但他“出於好奇，會問人工智能，比如‘給我提伍個播客選題’。我想看看它能給出什麼答案，結果那些選題都很糟糕。”
不過，要是你給人工智能提供優質的原創想法呢？或許通過自動化制作，這些想法能變成實實在在的作品。去年秋天，我的播客列表裡新增了壹檔名為《深度探索》（The Deep Dive）的節目——每壹期都是我用谷歌的NotebookLM系統生成的。制作壹期節目時，你只需將文檔上傳到在線資料庫（即“筆記本”），然後點擊壹個按鈕。很快，壹對男女播客主持人就會用逼真的播客語氣，討論你上傳的任何內容。NotebookLM本是壹款研究工具，所以我第壹次嘗試時，上傳了壹些科學論文。但主持人那種刻意營造的“感興趣”，並沒有真正讓我產生共鳴。後來，我把自己正在寫的回憶錄中的幾個章節傳給人工智能，效果好了壹些——聽著主持人給出的“見解”很有趣，起初聽到他們給出正面評價時，我還挺有成就感。但真正讓我覺得“對味”的，是嘗試用自己多年前寫的、有些已經忘了的文章來制作播客。
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